[15a-A205-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[15a-A205-9] 機械学習を用いた原子配置からの電子状態密度の予測

〇柴田 基洋^1,2、溝口 照康^1,2 (1.東大生研、2.東大工)

キーワード：機械学習、電子状態密度、マテリアルズインフォマティクス

電子状態密度(DOS)はさまざまな物性値についての情報を豊富に含んでおり、物性現象や化学反応の理解に重要な役割を果たしている。DOSの計算を高コストな第一原理計算から低コストな計算手法に代替することにより物質探索や物性理解が加速できると期待される。そこで、数個の金属からなるナノクラスターについて第一原理計算で得た投影DOSを対象に原子配置から機械学習を用いて予測を試みた。